多項選擇題在深度學習中，以下哪些因素可能導致模型過擬合（）
A.訓練數(shù)據(jù)太少
B.模型過于復雜
C.訓練時間過長
D.使用了過多的正則化
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1.多項選擇題在深度學習中，以下哪些方法可以用于優(yōu)化模型的訓練過程（）
A.梯度下降
B.學習率調(diào)整
C.權(quán)重初始化
D.特征選擇
2.多項選擇題在深度學習中，以下哪些技術(shù)可以用于減少模型的計算量和內(nèi)存消耗（）
A.權(quán)重剪枝
B.模型量化
C.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)
D.使用1x1卷積
3.多項選擇題在深度學習中，以下哪些是處理不平衡數(shù)據(jù)集的常用策略（）
A.重新采樣
B.修改損失函數(shù)
C.使用類別權(quán)重
D.早停法
4.多項選擇題在深度學習中，以下哪些因素會影響模型的訓練效果（）
A.學習率的大小
B.優(yōu)化算法的選擇
C.數(shù)據(jù)集的規(guī)模
D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復雜度
5.多項選擇題以下哪些技術(shù)可以用于改善深度學習模型的性能（）
A.梯度裁剪
B.權(quán)重衰減
C.早停法
D.集成學習
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屬性值約束主要有（）。
題型：多項選擇題
在機器學習中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
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題型：單項選擇題
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的關(guān)系是什么（）？
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題型：多項選擇題
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反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的主要區(qū)別是什么（）？
題型：多項選擇題
進行模型訓練之前，需要先把標注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓練有監(jiān)督學習模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
題型：多項選擇題